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Krisenfähig mit Cloud und Analytics
COVID-19 hat gezeigt, dass die Digitalisierung oft noch am Anfang steht. Struktureller Nachbesserungsbedarf besteht etwa hinsichtlich Informationssilos oder ineffizienter Prozesse.
Perspektivwechsel heißt das Gebot der Stunde für Unternehmen angesichts der instabilen und unberechenbaren Verhältnisse von 2020. Das betrifft operative Prozesse ebenso wie die Einbindung von Mitarbeitern im Homeoffice oder die Kundeninteraktion: Vor dem Hintergrund der Coronakrise mussten Unternehmen bei der Digitalisierung einen Gang höher schalten. Und sie erleben den Stellenwert von Resilienz aus erster Hand: Eine strukturelle Robustheit ist absolute Pflicht, um langfristig erfolgreich zu sein.
COVID-19 wird wohl als Bewährungsprobe für Resilienz in die Wirtschaftsgeschichte eingehen. Die von der Pandemie ausgelöste Krise hat drastisch offengelegt, in welchen Bereichen Digitalisierung schon erfolgreich umgesetzt wurde und wo es noch Defizite gibt. Hemmende Faktoren in diesem Zusammenhang sind Informationssilos im Unternehmen, digitale Unreife und ineffiziente Prozesse, die bisher nicht ernstgenommen wurden.
Worum geht es bei Resilienz?
Für unternehmerische Widerstandsfähigkeit sind zwei Eigenschaften entscheidend. Zum einen Selbsterkenntnis: Ein Unternehmen muss sich der eigenen Stärken (dazu gehören Assets und Prozesse, die die Geschäftskontinuität sicherstellen) und ebenso seiner Schwächen (anhand von Risikobewertungen und Szenarioanalysen ermittelt) bewusst sein.
Zum anderen sind Agilität und Skalierbarkeit unerlässlich, die ein Unternehmen erst in die Lage versetzen, auf unvorhergesehene Ereignisse flexibel zu reagieren.
Das bedeutet: Erst wenn moderne Technologien wie Advanced Analytics und Machine Learning ins Spiel kommen, schaffen Unternehmen echte moderne Resilienz und damit den Sprung aus der Krise – und können sogar noch geschäftlichen Mehrwert generieren. Insofern ist die aktuelle Wirtschaftslage ein Katalysator für digitale Transformation und für Veränderungen, von denen Unternehmen noch in der Zukunft profitieren können – in Form von besserer Effizienz, Anpassungsfähigkeit und neuen Geschäftsmodellen.
Wie sieht das in der Praxis aus?
Die Transformation vollzieht sich in unterschiedlichen Kernbereichen des Unternehmens. Das Marketing zum Beispiel muss seinen Go-to-Market-Ansatz komplett überdenken und mehr auf Online-Kampagnen setzen, solange Präsenzveranstaltungen nicht stattfinden können.
Wenn sämtliche Berührungspunkte mit Kunden digital sind, werden Daten, Analytics und Customer Intelligence noch wichtiger. Marketers sollten neue (virtuelle) Wege der Kundeninteraktion nutzen, Kundenvorlieben genau verstehen, neue Strategien entwickeln – und nicht zuletzt die Wirksamkeit ihrer Kampagnen ständig überprüfen. Dabei gilt es, kurzfristig neue Datenströme einzubinden und Advanced Analytics einzusetzen, die auch Mitarbeiter ohne Data-Science-Kenntnisse anwenden können.
Lieferketten müssen agiler werden. Produktionsstätten, die sich schneller auf neue Gegebenheiten einstellen können – und es zulassen, die Produktion nach Bedarf hochzufahren oder zu drosseln –, brauchen zwingend Analytics. Auch die kurzfristige Zweckentfremdung von Produktionsstraßen, wie es der Luxusgüterkonzern LVMH mit der Umstellung von Parfüm auf Handdesinfektionsmittel vorgemacht hat, wird so wirtschaftlich darstellbar.
Eine vollumfänglich digitalisierte Lieferkette ermöglicht die Verlagerung der Produktion in eine andere Produktionsstätte, erschließt alternative Lieferquellen und Logistiknetzwerke. Und letztlich wirkt sich das positiv auf die Customer Experience aus: Eine bessere Integration von Demand Forecasting und Demand Planning mit POS-Daten sowie die Nutzung von Machine Learning helfen, Veränderungen in Verbrauchertrends vorherzusagen und die Produktion optimal darauf einzustellen.
Betrug und Schwächen bei der IT-Sicherheit gehören zu den Risiken, denen sich Unternehmen in der Krise verstärkt ausgesetzt sehen. Nicht selten mussten digitale Technologien in kürzester Zeit für eine große Anzahl von Mitarbeitern und Geschäftsbereichen bereitgestellt werden, um die Business Continuity zu sichern – Sicherheitsvorkehrungen blieben dabei unter Umständen auf der Strecke.
Genau diese Situation nutzen Betrüger zu ihrem persönlichen Vorteil. Branchen wie Handel, öffentliche Verwaltung und Gesundheitswesen haben aber jetzt die Gelegenheit, dieser Art von krimineller Energie mit leistungsstarker Analytics entgegenzutreten.
Diese Beispiele zeigen, welche Rolle Analytics für die Resilienz von Unternehmen spielen kann. Dabei kann es aber nicht nur um innovative Softwarewerkzeuge und erweiterte Funktionalitäten gehen. Entscheidend ist ein Kulturwandel, der direkt von analytischen Prozessen getrieben wird.
„Auf neue Entwicklungen kann nur adäquat und schnell reagieren, wer zuvor aussagekräftige Informationen gewonnen hat. “
Dr. Andreas Becks, SAS
Analytics als Wellenbrecher
Auf neue Entwicklungen kann nur adäquat und schnell reagieren, wer zuvor aussagekräftige Informationen gewonnen hat. Und dafür braucht man automatisierte, skalierbare und anpassungsfähige Analytics in folgenden Bereichen:
- Demokratisierung von Analytics und Data Literacy: Analytics als Grundlage für datenbasierte Entscheidungen sollte jedem Mitarbeiter zur Verfügung stehen, nicht nur wenigen IT-Spezialisten. Mit einem Self-Service-Ansatz schaffen Unternehmen ein von Selbstständigkeit und Innovation geprägtes Arbeitsumfeld.
- Governance und agile Prozesse: Unternehmen müssen wiederholbare, kontrollierbare und agile Prozesse aufbauen, um anpassungsfähige Analytics zu unterstützen. DataOps- und ModelOps-Frameworks erleichtern das Bereitstellen von Daten und Modellen sowie deren Operationalisierung und Kontrolle. Governance der Analytics-Pipelines erlaubt jederzeit einen präzisen Überblick, welche Modelle wie genutzt werden und welche an veränderte Marktbedingungen oder Ausnahmesituationen angepasst werden müssen.
- Offene Cloud-basierte Architektur: Flexibilität und Skalierbarkeit schafft man mit einer Architektur, die eine Vielzahl von Open-Source- und kommerziellen Analytics-Tools unterstützt – und die von überall erreichbar ist. Die Cloud öffnet die Nutzung neuer Datensätze, das Aufstocken von Rechenleistung, um neue Modelle zu entwickeln, trainieren und anzuwenden, was die Grundlage für schnelle Entscheidungen ist.
Chancen für die Zukunft
Der Global Business Barometer (GBB) des Wirtschaftsmagazins The Economist hat noch im August 2020 gezeigt: Deutsche Unternehmen beurteilen die Lage weltweit am pessimistischsten. Immerhin ist auf globaler Ebene ein leichter Aufwärtstrend im Meinungsklima zu beobachten.
Und der GBB gibt Hinweise, was die entscheidenden Faktoren für Resilienz (und damit eine schnelle Erholung) sein werden. Unter den Top 3: höhere digitale Agilität, bessere Customer Experience und innovative Angebote (Produkte und Services). Für alle drei ist ein analytisches Fundament ausschlaggebend. Kombiniert mit den richtigen Strategien können Unternehmen damit nicht nur überleben, sondern sogar gestärkt aus der Krise hervorgehen.
Über den Autor:
Dr. Andreas Becks ist Senior Manager Customer Advisory, Artificial Intelligence, SAS DACH. Er ist für die Beratung von Kunden zu Anwendungen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen mit SAS-Technologien zuständig. Seit vielen Jahren konzipiert er innovative Lösungen für datenbasierte Entscheidungen in komplexen Geschäftsanwendungen.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
